erxes 2.7.0-rc.0版本发布:时间组件与POS系统增强
2025-06-15 09:22:21作者:彭桢灵Jeremy
erxes是一个开源的企业级客户关系管理(CRM)和营销自动化平台,它集成了多种客户互动渠道,包括网站实时聊天、社交媒体和电子邮件等。最新发布的2.7.0-rc.0版本带来了多项功能增强和优化,特别是在时间处理组件和POS系统方面有了显著改进。
新增时间处理组件与工具
本次版本引入了一个全新的TimePicker组件和combineDateTime实用工具,显著提升了系统的时间处理能力。TimePicker组件为用户提供了更加直观和友好的时间选择界面,而combineDateTime工具则能够高效地将日期和时间数据合并处理。这些改进对于需要精确时间管理的功能模块尤为重要,如任务调度、预约系统等场景。
POS系统功能增强
在销售点(POS)系统方面,本次更新带来了两个重要改进:
-
订单通知功能:新增的orderNotf功能为POS操作提供了实时的订单状态通知,帮助店员及时了解订单处理情况,提升服务响应速度。
-
汇率支持:新加入的汇率功能使得POS系统能够更好地支持多币种交易,为国际化业务场景提供了便利。系统现在可以自动处理不同货币之间的转换,简化了跨境交易流程。
即时通讯功能优化
在即时通讯模块中,开发团队对机器人交互体验进行了多项优化:
- 新增了"get-started"功能,改善了用户首次使用聊天机器人时的引导体验
- 为聊天机器人添加了持久菜单(persistent menu)功能,使用户能够更方便地访问常用操作
- 优化了菜单交互逻辑,点击后自动隐藏菜单,保持界面简洁
- 重构了消息发送器(message sender)的代码结构,将getStarted和持久菜单功能整合其中,提高了代码的可维护性
性能改进
除了功能增强外,本次更新还包含多项性能优化措施:
- 优化了持久菜单的交互性能,减少了不必要的界面重绘
- 重构了消息发送器的代码结构,提高了执行效率
- 全面更新了Messenger机器人的底层实现,提升了整体响应速度
总结
erxes 2.7.0-rc.0版本通过引入新的时间处理组件、增强POS系统功能和优化即时通讯体验,进一步提升了平台的实用性和用户体验。这些改进特别适合需要处理复杂时间调度、多币种交易以及高效客户沟通的企业场景。作为预发布版本,它为企业用户提供了提前体验新功能的机会,同时也为正式版本的发布奠定了坚实基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218